apache가 설치가 안됩니다,
PySide6 파이썬 GUI
.
- python
- gui
- pyside6
9797ab
댓글 0
좋아요 0
조회수 343
이야기를 나눠요
173만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
계속 진도를 빼는 게 맞을까요? 나을까요?
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 비전공자 직장인입니다. 퇴근후 딴짓 님 강의를 열심히 듣고 있습니다. 현재 작업형2 모의문제 2를 혼자서 풀고 있는데, 단순한 결측치 찾고, 샘플 찾고, 그런 것들은 하겠는데 이거를 모델링 하는 거에서부터 사실 멘붕입니다. 작업형1 모의문제를 풀 때도 똑같이 강의를 듣던것보다 더 어려워서 멘붕이 왔었습니다. 일단은 모르겠는 부분은 인지한 상태로 다시 반복하겠다는 의지로 계속 강의를 듣는 게 맞겠죠? 반복이 답이겠죠??
- python
- 머신러닝
- 빅데이터
- pandas
- 빅데이터분석기사
뚜디니
댓글 3
좋아요 1
조회수 349
강의 듣고
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의를 한번 쭉 듣고나서는 이 강의 기출을 반복하면되나요??? 합격하신 분들은 이 강의만 반복적으로 돌려서 합격하셨다는건지 아님 얼른 듣고 추가적으로 더 무엇을 했다는것인지 무엇을 해야하는지 궁금합니다.
- python
- 머신러닝
- 빅데이터
- pandas
- 빅데이터분석기사
joy10780
댓글 1
좋아요 0
조회수 288
꼭 암기해야하는 코드나 파트...
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님, 강의 열심히 보고 있는데 제가 5월 중순부터 시작하면서 조금 일찍 시작했는데도 불구하고 암기 할 게 너~~~~~~무 많아서 큰일입니다 ㅠㅠ 단권화 시키려고 실기용 교재를 샀는데 정말 정말 이것만큼은 꼭! 외우고 가야하는 코드나 문법같은거를 정리해주실 수 있나요? (강의나...파일로) 사실 고득점 합격은 바라지도 않고 60점 턱걸이로라도 너무 붙고싶습니다!
- python
- 머신러닝
- 빅데이터
- pandas
- 빅데이터분석기사
moonwrd
댓글 2
좋아요 0
조회수 410
이번 실기일까지 강의를 듣고 싶어요.
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
삭제된 글입니다
- python
- 머신러닝
- 빅데이터
- pandas
- 빅데이터분석기사
찰스
댓글 1
좋아요 0
조회수 286
강의 내용 정리 후 포스팅 문의
실리콘밸리 엔지니어와 함께하는 Redis
삭제된 글입니다
- 빅데이터
- redis
- 데이터-엔지니어링
- database
형빈
댓글 1
좋아요 0
조회수 448
BigQuery 입문 강의 수강 후 dataset 선정 및 진행 방향성
초보자를 위한 BigQuery(SQL) 입문
안녕하세요. 초보자를 위한 BigQuery(SQL) 입문 잘 들었습니다. 생각보다 재미가 있어서 계속 해보려 하는데 무엇을 해야할지 잘 몰라서 고민입니다. 강의 후반부에 "앞으로 배우면 좋을 내용" 에 있는 순서대로 해보려 했습니다. 공식 문서와 블로그 글을 통해 ARRAY, STRUCT의 기본 공부를 했습니다. 다음으로 넘어가 복잡한 데이터 가공하기 부분을 하고 있습니다. 우선 bigquery의 공개 데이터를 사용해 보자는 생각을 했고 Google Trends datasets과 COVID-19 Public Datasets을 살펴봤습니다. 세부사항과 데이터를 보며 어떤 것을 의미하는지까지는 알 수 있었습니다. 다만 이후부터 어떻게 해야할지 감이 안 왔습니다. 강의를 수강할 때는 예제 문제들이 있으니 배운 것을 적용할 수 있었는데, 처음 보는 데이터고 어떤 목적을 갖고 분석을 해야할지 모르겠습니다. bigquery 프로젝트 예제를 찾아봤지만 마땅한게 없었습니다. 혹시 이 강의를 수강하고 연습해 보기 좋은 dataset과 어떤 방식으로 프로젝트를 진행해야 할지 알고 싶습니다.
- sql
- bigquery
- 데이터-리터러시
타크로
댓글 1
좋아요 0
조회수 551
강의 내용 블로그 업로드
Python을 활용한 AWS FinOps 어플리케이션 제작
삭제된 글입니다
- python
- aws
- finops
형빈
댓글 1
좋아요 1
조회수 350
웹크롤링 강의
[무료]기초 텍스트마이닝: 앱 리뷰 분석 with 파이썬(40분 완성)
안녕하세요 선생님 빅데이터 분석에 관심이 있어 파이썬을 1도 모르는 상태에서 시작해 현재 선생님의 강의를 통해 많은 도움을 받고 있습니다. 현재 텍스트 마이닝 분석 방법으로 쓴 논문들을 보면 쇼핑몰 댓글 부터 해서 각종 SNS(페이스북, 인스타그램 등)의 댓글을 분석한 논문들을 많이 살펴볼 수 있는데 현재 파이썬 초보로서 데이터를 수집하는 과정(웹크롤링)이 제일 중요하고도 어려운 것 같습니다. 현재 텍스톰이나 빅카인즈 같은 웹사이트를 이용하는 것 말고 파이썬 으로 다양한 데이터를 직접 웹크롤링 해서 데이터를 수집하는 방법을 집중적으로 다룬 강의는 거의 찾아보기 어렵더라구요..ㅠㅠ 블로그 등에 검색해보면 코드가 공개된 것도 있지만 여기저기 코드 방식이 다 다양하고 막상 적용해서 실행해보면 또 에러 생기고 이유는 모르겠고 답답하더라구요. SNS 채널 및 쇼핑몰 댓글 등을 웹크롤링 하는 과정을 하나하나 다 보여주는 강의가 있으면 좋겠다고 생각하고 있는데 혹시 이렇게 여러 채널의 웹크롤링 과정만 다룬 강의를 올려주실 계획은 없으신지요?
- 빅데이터
- NLP
- 텍스트마이닝
- 데이터-리터러시
우아한 북극곰
댓글 1
좋아요 0
조회수 486
SQL Error [42501]: ERROR: permission denied for database postgres
데이터 분석 SQL Fundamentals
안녕하세요 '실습용 스키마 설치 이슈 시 적용하세요'라는 강의편에 맥북에서 create schema nw; 이렇게 DBeaver에서 실행을 하면 아래와 같은 에라가 뜨네요 ㅠ SQL Error [42501]: ERROR: permission denied for database postgres
- sql
- postgresql
- dbms/rdbms
심동희
댓글 0
좋아요 0
조회수 799
버전을 맞추었는데도 오류가 발생합니다. (pd ver: 2.0.3, sqlalchemy: 2.0.0)
다양한 사례로 익히는 SQL 데이터 분석
query = """ select * from nw.customers """ df = pd.read_sql_query(sql=query, con=postgres_engine) df.head(10) --------------------------------------------------------------------------- UnicodeDecodeError Traceback (most recent call last) Cell In[25], line 4 1 query = """ 2 select * from nw.customers 3 """ ----> 4 df = pd.read_sql_query(sql=query, con=postgres_engine) 5 df.head(10) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\io\sql.py:468, in read_sql_query(sql, con, index_col, coerce_float, params, parse_dates, chunksize, dtype, dtype_backend) 465 if dtype_backend is lib.no_default: 466 dtype_backend = "numpy" # type: ignore[assignment] --> 468 with pandasSQL_builder(con) as pandas_sql: 469 return pandas_sql.read_query( 470 sql, 471 index_col=index_col, (...) 477 dtype_backend=dtype_backend, 478 ) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\io\sql.py:832, in pandasSQL_builder(con, schema, need_transaction) 829 raise ImportError("Using URI string without sqlalchemy installed.") 831 if sqlalchemy is not None and isinstance(con, (str, sqlalchemy.engine.Connectable)): --> 832 return SQLDatabase(con, schema, need_transaction) 834 warnings.warn( 835 "pandas only supports SQLAlchemy connectable (engine/connection) or " 836 "database string URI or sqlite3 DBAPI2 connection. Other DBAPI2 " (...) 839 stacklevel=find_stack_level(), 840 ) 841 return SQLiteDatabase(con) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\io\sql.py:1539, in SQLDatabase.__init__(self, con, schema, need_transaction) 1537 self.exit_stack.callback(con.dispose) 1538 if isinstance(con, Engine): -> 1539 con = self.exit_stack.enter_context(con.connect()) 1540 if need_transaction and not con.in_transaction(): 1541 self.exit_stack.enter_context(con.begin()) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\engine\base.py:3245, in Engine.connect(self) 3222 def connect(self) -> Connection: 3223 """Return a new :class:`_engine.Connection` object. 3224 3225 The :class:`_engine.Connection` acts as a Python context manager, so (...) 3242 3243 """ -> 3245 return self._connection_cls(self) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\engine\base.py:145, in Connection.__init__(self, engine, connection, _has_events, _allow_revalidate, _allow_autobegin) 143 if connection is None: 144 try: --> 145 self._dbapi_connection = engine.raw_connection() 146 except dialect.loaded_dbapi.Error as err: 147 Connection._handle_dbapi_exception_noconnection( 148 err, dialect, engine 149 ) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\engine\base.py:3269, in Engine.raw_connection(self) 3247 def raw_connection(self) -> PoolProxiedConnection: 3248 """Return a "raw" DBAPI connection from the connection pool. 3249 3250 The returned object is a proxied version of the DBAPI (...) 3267 3268 """ -> 3269 return self.pool.connect() File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\pool\base.py:452, in Pool.connect(self) 444 def connect(self) -> PoolProxiedConnection: 445 """Return a DBAPI connection from the pool. 446 447 The connection is instrumented such that when its (...) 450 451 """ --> 452 return _ConnectionFairy._checkout(self) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\pool\base.py:1255, in _ConnectionFairy._checkout(cls, pool, threadconns, fairy) 1247 @classmethod 1248 def _checkout( 1249 cls, (...) 1252 fairy: Optional[_ConnectionFairy] = None, 1253 ) -> _ConnectionFairy: 1254 if not fairy: -> 1255 fairy = _ConnectionRecord.checkout(pool) 1257 if threadconns is not None: 1258 threadconns.current = weakref.ref(fairy) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\pool\base.py:716, in _ConnectionRecord.checkout(cls, pool) 714 rec = cast(_ConnectionRecord, pool._do_get()) 715 else: --> 716 rec = pool._do_get() 718 try: 719 dbapi_connection = rec.get_connection() File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\pool\impl.py:168, in QueuePool._do_get(self) 166 return self._create_connection() 167 except: --> 168 with util.safe_reraise(): 169 self._dec_overflow() 170 raise File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\util\langhelpers.py:147, in safe_reraise.__exit__(self, type_, value, traceback) 145 assert exc_value is not None 146 self._exc_info = None # remove potential circular references --> 147 raise exc_value.with_traceback(exc_tb) 148 else: 149 self._exc_info = None # remove potential circular references File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\pool\impl.py:166, in QueuePool._do_get(self) 164 if self._inc_overflow(): 165 try: --> 166 return self._create_connection() 167 except: 168 with util.safe_reraise(): File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\pool\base.py:393, in Pool._create_connection(self) 390 def _create_connection(self) -> ConnectionPoolEntry: 391 """Called by subclasses to create a new ConnectionRecord.""" --> 393 return _ConnectionRecord(self) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\pool\base.py:678, in _ConnectionRecord.__init__(self, pool, connect) 676 self.__pool = pool 677 if connect: --> 678 self.__connect() 679 self.finalize_callback = deque() File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\pool\base.py:902, in _ConnectionRecord.__connect(self) 900 self.fresh = True 901 except BaseException as e: --> 902 with util.safe_reraise(): 903 pool.logger.debug("Error on connect(): %s", e) 904 else: 905 # in SQLAlchemy 1.4 the first_connect event is not used by 906 # the engine, so this will usually not be set File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\util\langhelpers.py:147, in safe_reraise.__exit__(self, type_, value, traceback) 145 assert exc_value is not None 146 self._exc_info = None # remove potential circular references --> 147 raise exc_value.with_traceback(exc_tb) 148 else: 149 self._exc_info = None # remove potential circular references File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\pool\base.py:898, in _ConnectionRecord.__connect(self) 896 try: 897 self.starttime = time.time() --> 898 self.dbapi_connection = connection = pool._invoke_creator(self) 899 pool.logger.debug("Created new connection %r", connection) 900 self.fresh = True File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\engine\create.py:640, in create_engine.<locals>.connect(connection_record) 638 if connection is not None: 639 return connection --> 640 return dialect.connect(*cargs, **cparams) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sqlalchemy\engine\default.py:580, in DefaultDialect.connect(self, *cargs, **cparams) 578 def connect(self, *cargs, **cparams): 579 # inherits the docstring from interfaces.Dialect.connect --> 580 return self.loaded_dbapi.connect(*cargs, **cparams) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\psycopg2\__init__.py:122, in connect(dsn, connection_factory, cursor_factory, **kwargs) 119 kwasync['async_'] = kwargs.pop('async_') 121 dsn = _ext.make_dsn(dsn, **kwargs) --> 122 conn = _connect(dsn, connection_factory=connection_factory, **kwasync) 123 if cursor_factory is not None: 124 conn.cursor_factory = cursor_factory UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb8 in position 63: invalid start byte 판다스 버전과 sqlalchemy 버전은 다음과 같이 맞추었습니다 2.0.3 2.0.0
- sql
- postgresql
- dbms/rdbms
- 퍼포먼스-마케팅
- 데이터-엔지니어링
KoKuMa
댓글 1
좋아요 0
조회수 2338
선생님 안녕하세요!
Oracle PL/SQL 딱 이만큼.. [개념+실전]
안녕하세요! 수업 정말 잘듣고 있습니다!! 공부한거를 블로그에 작성 하려하는데 예제 같은 것을 출처를 밝혀 포스팅 해도될까요??
- sql
- oracle
- PL/SQL
고재형
댓글 1
좋아요 0
조회수 504
클라우데라 CCA 자격증 관련 문의
15일간의 빅데이터 파일럿 프로젝트
클라우데라 CCA 자격증 관련 문의 강사님 안녕하세요? 강의를 듣다 하둡 관련 자격증을 찾아보니 CCA 자격증이 있던데 취득했을시 관련분야 취업에 우대를 해주는지 궁금합니다. 정보가 적어 여기에 문의 드립니다.
- 빅데이터
- hadoop
- kafka
- zookeeper
- redis
- flume
- impala
- 데이터-엔지니어링
qufrud95
댓글 2
좋아요 0
조회수 765
맥북 사용
15일간의 빅데이터 파일럿 프로젝트
맥북 사용에 따라 vmware-fusion을 통해 실습 진행하려고 하는데 가상머신 구성해주신게 버츄얼박스에만 적용되나요???
- 빅데이터
- hadoop
- kafka
- zookeeper
- redis
- flume
- impala
- 데이터-엔지니어링
qqqssh
댓글 1
좋아요 0
조회수 570
학습 방향에 대한 조언을 듣고 싶습니다.
15일간의 빅데이터 파일럿 프로젝트
안녕하세요. "실무로 배우는 빅데이터 기술" 교재와 15일간의 빅데이터 파일럿 프로젝트 강의에 열정을 쏟고 있는 학생입니다. 커뮤니티 게시판에 '고민있어요' 배너를 보고, 제 학습과 관련된 고민을 나누고자 글을 쓰게 되었습니다. 제 경험을 간단히 소개하자면, 약 2년간 직장에서 파이썬을 활용하여 크롤링, 분산 처리, API, DB 관리 등을 통해 데이터 수집 및 모델링 업무를 해왔습니다. 이후 데이터 엔지니어로 전환하면서, 본격적으로 이 분야를 공부하기 시작했습니다. Hadoop 생태계나 리눅스는 이전에는 이름만 들어본 적이 있었는데, 이번 강의를 통해 직접 프레임워크를 구축하고 설정하며, 데이터를 쌓아보는 경험은 정말 뜻깊습니다. 특히 Cloudera나 Git에서 'bigdata2nd-master' tar 파일을 받아 시스템을 구축하는 과정을 통해 전체적인 워크플로우와 업무에 대한 이해를 넓힐 수 있었던 점은 다른 어떤 강의보다 만족스러웠습니다. 처음 프레임워크를 하나하나 구축하고 설정하는 과정이 매우 어렵게 느껴졌는데, 이번 강의를 통해 크게 성장할 수 있었습니다. 강의 중 강사님께서는 프레임워크 자체에 집착하기보다는, 요구사항을 통해 세부적인 요구사항을 도출하고, 이를 해결하는 방법에 중점을 두라는 조언을 주셨습니다. 프레임워크가 어떻게 활용되는지를 이해하고, 실제 문제 해결에 적용하는 방향으로 학습하라는 조언은 매우 감사했습니다. 하지만, 저의 고민은 여기서 시작됩니다. 저만의 공부와 업무를 진행할 때, 대부분의 경우 도커 컨테이너 내에서 conf, yaml, Dockerfile 등을 직접 구성하거나 수정해야 할 것으로 압니다. Cloudera를 사용하지 않고 직접 프레임워크를 설계하며 공부를 해보고 싶은데, 이에 관련된 다른 강의나 학습 방향에 대한 조언을 구할 수 있을까요? 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.
- 빅데이터
- hadoop
- kafka
- zookeeper
- redis
- flume
- impala
- 데이터-엔지니어링
Junhui Woo
댓글 1
좋아요 0
조회수 462
강의, 교재 학습 방법 문의
[핵집] 2025 빅데이터 분석기사(필기)_과목 1~2
수강평 보니까 커리큘럼과 교재 순서를 일부러 다르게 했다고 하던데 그러면 강의는 교안을 받아서 학습하고 책은 따로 공부하면 될까요
- 빅데이터
2080abc1234
댓글 1
좋아요 0
조회수 316
수간 기한 연장 부탁드립니다 ㅠ
15일간의 빅데이터 파일럿 프로젝트
안녕하세요 선생님! 🙂 수강기간 연장 부탁드립니다 ㅠㅠ
- 빅데이터
- hadoop
- kafka
- zookeeper
- redis
- flume
- impala
- 데이터-엔지니어링
JP
댓글 1
좋아요 0
조회수 453
빠르게 코딩하기 위한 단축기 문의 (팁)
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
삭제된 글입니다
- python
- 머신러닝
- 빅데이터
- pandas
- 빅데이터분석기사
hello4298
댓글 1
좋아요 0
조회수 443
샘플로 제시해주신 참고문헌 출처 부탁드리겠습니다!
[실전]텍스톰 TEXTOM 실전 강의: 빅데이터 논문 작성을 위한 텍스트 분석/텍스트마이닝
N-gram 분석은 N개 단어의 연쇄를 확률적인 수치를 산출하고 시각화하는 방법으로 대용량의 문서에서 특정 단어 뒤에 위치하는 단어나 음절의 빈도를 정량적인 수치로 나타낼 수 있다(Kang & Lee, 20019). 단어 간 연결방향이 화살표를 통해 시각화되며 화살표의 굵기 크기를 통해 연결강도가 결정된다(Yoo et al., 2019). 또한 연관 단어 간 관계성을 분석하면 단어간 관계 파악에 용이다하다(Kim, 2020). 본 연구에서는 Textom에서 제공하는 N-gram 텍스트마이닝 기법 시 데이터의 흐름과 이해를 하기 위해 가장 먼저 기초 분석 자료로 활용되는 기법이기도 하다. 단어빈도에 기반한 분석은 전체 문서 내에서 특정 단어의 풀현 빈도를 나타낸다. 문서 내에 특정 단어가 등장하는 횟수를 나타내며 이수치값이 클수록 문서에서 자주 사용하는 단어임을 의미한다(Jang et al.,2018). 높은 출현 빈도를 나타내는 단어는 대체로 연구주제와 관련된 함축된 의미를 내재하고 핵심 단어로 작용 할 수도 있다(Lee,2022).
- 빅데이터
- 텍스트마이닝
- textom
김남현
댓글 0
좋아요 1
조회수 866
선생님 혹시 tableau 강의는 없을까요
[백문이불여일타] 데이터 분석을 위한 중급 SQL 문제풀이
SAS만 다뤘었고 SQL + Python이 대세인 가 싶었는데 어느 순간 대시보드 구축능력도 요구하네요 ㅋㅋㅋㅋ tableau 강의가 있으실지요.. 뭐부터 손을 대야 할지 .. 고민입니다.
- sql
러시안블루
댓글 0
좋아요 0
조회수 504
인기 태그
인프런 TOP Writers
주간 인기글
- 🚀 끝까지 만들어 본 적 있나요? | 실서비스 완성 + 수익 창출 모임 💰 catalyst collectiv
- 🚀 끝까지 만들어 본 적 있나요? | 실서비스 완성 + 수익 창출 모임 💰 catalyst collectiv
- 🚀 끝까지 만들어 본 적 있나요? | 실서비스 완성 + 수익 창출 모임 💰 catalyst collectiv
- 🧘♀️ [운동공간] 기획자/디자이너/앱 개발자를 찾습니다 띄띄
- 🚀 IT 공부는 했는데 왜 아직도 안 될까요? | AI와 함께 실무 중심 IT 모임 🤖 NOESIS